בינה מלאכותית. מונח שתפס את תשומת הלב של העולם, אבל למה הוא תפס את תשומת הלב שלנו? כי בעוד שלבינה מלאכותית יש פוטנציאל להועיל לנו מאוד, היא גם נושאת פוטנציאל להזיק. עם זאת, בכל הנוגע לקמפיין הפרסום שלך במובייל, AI יהיה בעיקר דבר טוב.
הנה הסיבה.
בעת השקת מסע הפרסום שלך לנייד, ברוב המקרים, המטרה היא להשיג תוצאות המגבירות פופולריות, רווח או משהו באמצע. בעת שימוש בפלטפורמת צד ביקוש טובה - בין אם באמצעות פונקציונליות בשירות עצמי או מנוהלת - אלגוריתם יכול לבצע אופטימיזציה לקראת ההמרה (תהיה המרה זו אשר תהיה). אלגוריתם זה לומד ומבצע פעולות בהתבסס על תוצאות שהושגו בעבר, ובהקשר זה, 'העבר' הוא מונח יחסי מכיוון שהוא יכול למעשה להתכוון לפני כמה אלפיות שנייה.
בואו ניקח צעד אחורה. במיוחד בפרסום במובייל, לאלגוריתמים של אופטימיזציה יש הרבה משתנים למטב. סמארטפון, למשל, הוא מאוד אישי וככזה, קמפיינים פרסומיים במובייל יכולים להיות ממוקדים לקהלים ספציפיים. אלגוריתם טוב אוסף נתונים ולומד מכל שנייה שקמפיין הוא בשידור חי; הוא מזהה באיזה מצב סביר ביותר שבעל הטלפון החכם המדובר ימיר ומתאים באופן אוטונומי את התנהגות המיקוד שלו על סמך זה. המרה כמעט תמיד מגיעה ממקור מסוים, או – כפי שהייתם מכנים זאת – ממצב ספציפי שבו בעל המכשיר ממיר. מבלי להוסיף סולם חשיבות, המשתנים הבאים פועלים:
- AdExchange
- מוציא לאור
- התקן (סוג/יצרן/דגם)
- מיקום אפליקציה/אתר אינטרנט
- גודל מודעה / מידות
- סוג קריאייטיב
- יום בשבוע
- שעה ביום
- סוג המכשיר
- מערכת הפעלה
בנוסף, ניתן למקד משתנים דמוגרפיים ספציפיים, באמצעות נתוני צד שלישי. השילוב של משתנים אלה מייצר כמות כמעט אינסופית של אפשרויות. למרבה המזל, אלגוריתם כאן כדי לעזור לנו ובינה מלאכותית כאן כדי לעזור לנו.
לכן, האלגוריתם לוקח בחשבון ובודק את המשתנים האלה. זה יכול לקרות לפני תחילת קמפיין (בהתבסס על תוצאות של קמפיינים בעבר). עם זאת, כמעט בכל המקרים, נקודת המוצא יעילה יותר. שנית, האלגוריתם מייעל ולומד ככל שהקמפיין מתקדם.
"מכיוון שאנחנו מומחים לפרסום פרוגרמטי (Targetoo); היינו עדים לנתונים מעניינים מאוד וראינו התנהגות ניידת מוזרה מאוד. לדוגמה, למיקום יש השפעה עצומה על ההמרה. ראינו שמוצר א' מתפקד היטב באזורים מסוימים בעיר, בדגם מסוים של טלפון; בעוד מוצר שונה לחלוטין מתפקד היטב באותו אזור / מיקום, אבל על סוג אחר של טלפון.
כמו כן, חשוב לזכור כי לשעה ביום יש השפעה עצומה על המרות. זה יהיה בלתי אפשרי לבצע אופטימיזציה ידנית מכיוון שיש כל כך הרבה משתנים בפרסום תצוגה ניידת לאופטימיזציה. אנחנו פשוט צריכים להשתמש באלגוריתם למידה, או בינה מלאכותית, אם אפשר לקרוא לזה ככה. מכיוון שהאלגוריתם מבצע אופטימיזציה להגדרה הטובה ביותר האפשרית – באופן אוטונומי – הטכנולוגיה הזו קיימת מלכתחילה. שוב; בלעדיו לא היינו בשום מקום".
איסואה בוטמן, מייסד טרגטאו
פרסום סלולרי פרוגרמטי הוא אחד התחומים המקובלים הבודדים שבהם בינה מלאכותית מתחילה להיות מועילה. האנשים המעורבים, שמפתחים את האלגוריתמים האלה, מנסים באופן תחרותי להוסיף משתנים ודפוסים חדשים. הישארות לפני המשחק היא מטרה עבור המעורבים.
יפה ככל שזה מסוכן - השגשוג המסחרי של יצירת האלגוריתם בעל הביצועים הטובים ביותר (ברוב המקרים מבוסס על המשמעת של רגרסיה לוגיסטית), מוסיף אינטליגנציה עם כל שיפור.
עם זאת, פעילותן של חברות דיגיטליות גדולות (או קונגלומרטים) כמו מיקרוסופט, אפל, גוגל ופייסבוק – בכל הנוגע לבינה מלאכותית, היא ברמה אחרת.
"החברות האלה הן אלה שצריכות לקחת אחריות על הבינה המלאכותית שהן מפתחות - תהיה נקודה שבה הבינה המלאכותית תעלה עלינו, בני האדם.
באופן אישי, אני אוהב את הרעיון של מיזוג אדם עם בינה מלאכותית; ייתכן שזה אומר שהגוף או המוח האנושיים שלנו יקבלו אינטליגנציה וזיכרון משופרים. אולי אפילו נוכל להתחבר ישירות לכל הנתונים הזמינים שיש לנו כמין האנושי, פשוט על ידי חשיבה.
נראה.
לעת עתה; הסימנים הנוכחיים של AI מועילים. מכיוון שלסמארטפון יש כל כך הרבה משתנים – או התנהגויות – להתמקד בהם, AI נופל בדיוק במקום כשמדובר בפרסום פרוגרמטי נייד. יותר מתמיד, היא פורחת".
רמון פפרס (CTO של Targetoo)